YaRN संदर्भ विंडो स्केलिंग प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. संदर्भ लंबाई बढ़ाने के लिए YaRN किस स्थिति-एन्कोडिंग योजना को संशोधित करता है?
   • रोटरी पोजीशन एंबेडिंग (आरओपीई)
   • पूर्ण साइनसोइडल एम्बेडिंग
   • स्थितीय लुकअप तालिकाएँ सीखीं
   • ALiBi रैखिक पूर्वाग्रह
2. YaRN उच्च-आवृत्ति बनाम निम्न-आवृत्ति RoPE आयामों का इलाज कैसे करता है?
   • यह दोनों को समान रूप से प्रक्षेपित करता है
   • यह उच्च-आवृत्ति आयामों को पूरी तरह से हटा देता है
   • यह केवल उच्च-आवृत्ति आयामों को संशोधित करता है
   • यह उच्च-आवृत्ति आयामों को अधिकतर बरकरार रखता है और कम-आवृत्ति वाले आयामों को प्रक्षेपित करता है
3. How should YaRN's reported data and fine-tuning efficiency be interpreted?
   • As proof that no YaRN model ever needs training
   • As results for its evaluated model-extension setups, rather than a fixed guarantee for every model
   • As a universal promise that every dataset size works equally well
   • As removal of the need for GPUs or inference computation
4. आवृत्तियों को पुनः स्केल करने के अलावा, लंबी दूरी के ध्यान को स्थिर रखने के लिए YaRN क्या अतिरिक्त समायोजन लागू करता है?
   • ड्रॉपआउट में वृद्धि
   • एक बड़ी शब्दावली
   • एक ध्यान तापमान (सॉफ्टमैक्स स्केलिंग) समायोजन
   • धीरे-धीरे कतरन
5. What motivates evaluating a RoPE model before using a context far beyond its original training length?
   • The model necessarily becomes perfectly accurate at longer lengths
   • The context extension automatically reduces memory to zero
   • A larger window proves every passage is equally easy to retrieve
   • Positional and attention behavior may degrade outside the conditions it learned
6. सरल रेखीय स्थिति इंटरपोलेशन किस क्षमता को नुकसान पहुंचाता है जिसे YaRN संरक्षित करना चाहता है?
   • आस-पास के टोकन के बीच बढ़िया स्थानीय संबंध
   • मॉडल की शब्दावली का आकार
   • टोकनाइज़र की गति
   • परतों की संख्या
7. What happens in the transition region between YaRN's high- and low-frequency treatments?
   • Every dimension is assigned a random vocabulary token
   • All transition dimensions are deleted from attention
   • The scheme blends original and interpolated frequency treatment across the relevant dimensions
   • One identical scaling rule ignores frequency differences entirely
8. What does a checkpoint's advertised longer YaRN context limit fail to establish by itself?
   • Whether the positional scheme can accept any coordinates at all
   • Reliable performance for every intended task and position within that window
   • The spelling of the model's name
   • A requirement that every inference request retrain all weights